پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک

word 18 MB 31337 106
1392 کارشناسی ارشد مهندسی برق
قیمت قبل:۶۲,۹۰۰ تومان
قیمت با تخفیف: ۲۳,۶۰۰ تومان
دانلود فایل
  • بخشی از محتوا
  • وضعیت فهرست و منابع
  • پایان­نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی برق (مخابرات-سیستم)

    چکیده

     

     

    ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک

     

     

     

    موضوع ردیابی اهداف یکی از مهمترین مسائل موجود در علم بینایی ماشین می باشد. مساله ردیابی اهداف چندگانه در تصاویر به دست آمده از دوربین متحرک در این پایان نامه مورد ارزیابی قرار گرفته است. برای حل کردن این مساله دو روش کلی در این پایان نامه ارائه شده است. روش اول عمدتا بر پایه الگوریتم های تطبیق بلوکی می باشد. در این روش با استفاده از جبران سازی حرکتی و دسته بندی حرکت های مختلف موجود در تصویر، نواحی مربوط به اهدف و پس زمینه مشخص خواهند شد. سپس عملیات ردیابی با استفاده از فیلتر کالمن صورت گرفته است. با توجه به نتایج به دست آمده، این روش توانایی ردیابی اهداف با دقت بسیار زیاد را در بیش تر شرایط دارا می باشد. دومین روش پیشنهادی اساسا بر گرفته از الگوریتم تطبیق نقطه ای شناخته شده ای به نام SIFT می باشد. در این روش با ایجاد تطبیق میان نقاط کلیدی ناحیه هدف و نقاط متناظر در فریم بعدی، سعی در یافتن ناحیه هدف در فریم های متوالی می شود. مساله ردیابی نواحی هدف در دنباله فریم به وسیله فیلتر کالمن صورت می پذیرد. با توجه به این که هدف در این روش به صورت محلی بررسی می شود، این روش در موقعیت های مختلف ردیابی از قبیل محو شدگی دارای توانایی زیادی می باشد. با توجه به نمودارها و جدول های می توان نتیجه گرفت که این روش از نظر دقت در بسیاری از موارد ردیابی عملکرد به مراتب قوی تری نسبت به اکثر روش های موجود دارد. 

    1-1-   مقدمه

    امروزه پیشرفت های علمی زندگی بشر را تحت تاثیرعمیقی قرار داده است. هم زمان با ورود تکنولوژی به زندگی شخصی افراد جامعه ، وجود وسایل و ابزارآلاتی که نقش رابط میان انسان و ماشین را بازی کنند، روز به روز بیش تر احساس می شود. یک نمونه از این وسایل دوربین[1] های فیلم برداری هستند. کاربرد وسیع این ادوات در جوامع امروزی ، به خصوص در کشورهای صنعتی تر غیرقابل انکار است. لذا امروزه بهبود کیفیت و امکانات دوربین ها  به عنوان عامل مهمی در جهت افزایش کارایی آن ها در نظر گرفته می شود. یکی از مهم ترین شاخه های علمی که به بررسی این موارد می پردازد، علم بینایی ماشین[2] نام دارد.

    یکی از اصلی ترین اهداف بینایی ماشین ، هوشمند سازی دوربین ها به منظور استفاده از آن ها در سیستم های نظارتی[3]، تجاری، نظامی و سایر کاربرد ها می باشد. به همین منظور مطالعات گسترده ای در راستای ایجاد روش های جدید هوشمند سازی و همچنین بهبود روش های موجود شده است. غالب این مطالعات بر روی آشکارسازی[4] و ردیابی[5] اهداف[6] متمرکز شده است. هدف کلی از انجام مطالعات این چنینی، کاهش حجم محاسبات و افزایش دقت در مراحل آشکارسازی و ردیابی می باشد. به طور کلی آشکارسازی هدف به معنی تشخیص ناحیه ای از تصویر است که بتواند به عنوان کاندیدایی[7] برای ناحیه هدف در نظر گرفته شود. به عنوان مثال : مشخص کردن مناطقی از تصویر که مربوط به پلاک خودرو می باشد و یا همچنین آشکارسازی نواحی از تصویر که می تواند به عنوان ناحیه ای مربوط به چهره انسان تلقی شود. همچنین منظور از ردیابی هدف آن است که ناحیه مورد نظر را در مجموعه فریم های متوالی نیز مشخص کنیم. به این ترتیب مسیر سیر کلی هدف در یک دنباله زمانی در طول فریم های متوالی تعیین خواهد شد.

    در ادامه ضمن بحث، به معرفی اجمالی در مورد سیستم های ردیابی مختلف و اجزا تشکیل دهنده آن ها و همچنین نحوه عملکردشان خواهیم پرداخت.

     

    1-1-1-        ساختار سیستم های ردیابی

    سیستم های ردیابی مختلف بر اساس موارد کاربرد آن ها به دسته های مختلفی تقسیم می شوند. دوربین ها و اهداف از اجزا اصلی تشکیل دهنده این گونه سیستم ها می باشند. بنابراین همان گونه که این اجزا نقش تعیین کننده در نوع سیستم های ردیابی دارند، در تعیین نوع روش های مورد استفاده در این سیستم ها نیز از اهمیت بسیار بالایی برخوردار می باشند. سیستم ها بر اساس تعداد، نوع و همچنین دیگر شرایط دوربین ها و اهداف، دارای تفاوت های چشم گیری می باشند. به همین ترتیب این تفاوت ها در روش های ردیابی مورد استفاده در آن ها نیز به چشم می خورد. در ادامه به عواملی که در ایجاد این تغیرات موثر هستند خواهیم پرداخت.

     

    1-1-1-1-          دوربین

    دوربین به عنوان اصلی ترین جز سیستم ردیابی وظیفه به وجود آوردن دنباله ای از فریم ها در طول زمان را دارد. نوع دوربین های به کار رفته شده ، تعداد و همچنین نحوه قرار گرفتن آن ها نقش بسیار زیادی در تعیین ظاهر فریم ها بر عهده خواهد داشت. این تاثیر گاهی به حدی می باشد که باعث ایجاد روش هایی با پایه و اساس متفاوت می گردد.

     به عنوان نمونه روش های ردیابی در سیستم های با دوربین مرئی[8] کاملا متفاوت با روش های مورد استفاده در سیستم های با دوربین مادون قرمز[9] می باشد. این مساله از این حقیقت ناشی می شود که در دوربین های مادون قرمز به نوعی اطلاعات قبلی[10] از اهداف در اختیار است. به این معنی که در تصاویر به دست آمده از این دوربین ها، اهداف دارای شدت رنگ[11] قوی تری نسبت به محیط اطراف خود می باشند. در نتیجه از قابلیت تشخیص بیشتری برخوردار می باشند. هر چند که برخی الگوریتم های ارائه شده، قابل اعمال در تصاویر به دست آمده از هر دو نوع دوربین مرئی و مادون قرمز می باشند، کارایی این الگوریتم ها دراین تصاویر به طور چشم گیری متفاوت است.

    به علاوه تعداد دوربین های مورد استفاده نیز یکی از عوامل بسیار مهم در تعیین روش مورد استفاده در ردیابی می باشد. وجود اختلاف در زاویه دید دوربین ها باعث ایجاد تصاویر مختلفی از زوایای مختلف از یک صحنه خاص می شود. در این شرایط یافتن نقاط متناظر در فریم های به دست آمده از تمام دوربین ها و همچنین کالیبره کردن [12]دوربین ها، امری ضروری می باشد. مشاهده می شود که این روش ها به طور کلی با روش های ردیابی بر اساس یک دوربین متفاوت است.

    علاوه بر موارد ذکر شده در بالا، حرکت دوربین[13] نیز در برخی موارد باید در نظر گرفته شود. به این معنی که گاهی علاوه بر اهداف ، دوربین نیز دارای حرکت می باشد. در این موارد اجزا موجود در فریم های متوالی، نسبت به هم دارای حرکت می باشند. این در حالی است که پاره ای از این حرکات به واسطه متحرک بودن دوربین صورت گرفته و همچنین برخی نیز به واسطه وجود حرکت در اجسام می باشند. بنابراین هدف نهایی آن است که  میان حرکاتی که به واسطه دوربین می باشد و حرکاتی که حقیقی هستند ایجاد تمایز کنیم. لزوم انجام این عمل از موارد اصلی می باشد که در ردیابی اهداف در سیستم های با دوربین ثابت در نظر گرفته نمی شود.

     

    1-1-1-2-          هدف

    وجود اهداف، تکمیل کننده فرآیند ردیابی می باشد. نوع اهداف، تعداد آن ها و همچنین تغییر شکل ظاهری آن ها در دنباله فریم ها عوامل تعیین کننده ای در انتخاب روش ردیابی متناسب با سیستم می باشد. با توجه به این تفاوت های موجود در ساختار اهداف، روش های متفاوتی نیز ایجاد شده اند.

    در برخی موارد ردیابی، هدف دارای خصوصیات خاص ظاهری می باشد. به عنوان نمونه گاهی ردیابی چهره انسان مد نظر است. چهره انسان دارای غالب[14] مشخصی متشکل از چشم ها، بینی و لب در صورتی با ظاهر بیضی گون می باشد. در آشکارسازی این موارد، الگوریتم تنها به دنبال نواحی از تصویر است که دارای قابلیت انطباق با غالب مورد نظر برای چهره انسان است. به این ترتیب همان گونه که دیده می شود، روش ارائه شده مخصوص ردیابی در همین حالت می باشد و با سایر روش های ردیابی به صورت کلی متفاوت است.  

    تعداد اهداف موجود در تصویر نیز یکی از عوامل مهم و تعیین کننده در الگوریتم های کاربردی ردیابی می باشد. با افزایش تعداد اهداف، مشکلات جدید و عمده ای در زمینه های آشکارسازی و ردیابی به وجود می آید. از مهمترین این مشکلات محو شدگی[15] اهداف و همچنین قرار گرفتن اهداف در موقعیت مشابه[16] می باشد. الگوریتم های ارائه شده با تمرکز بر این مشکلات، راه هایی برای حل آن ها ارائه کرده اند.

    تغییر شکل[17] ظاهری هدف از عمده ترین مشکلات مرتبط با شرایط ظاهری آن است. به این معنی که گاهی اهداف دارای ساختار صلب[18] نیستند. بنابراین در فریم های متوالی ظاهر متفاوتی دارند. برای مثال ظاهر یک عابر پیاده در فریم های متوالی، دچار تغییرات ظاهری مختلفی می شود. این تغییرات در ظاهر اجسام صلبی مانند اتومبیل دیده نمی شود. بنابراین روش های پیشنهادی باید به گونه ای باشند که توانایی وفق یافتن با این تغییرات شرایط ظاهری اهداف را نیز داشته باشند.

    1-1-2-        نحوه عملکرد سیستم های ردیابی

    اگر چه در مطالب قبل اشاره شد که تغییرات در ساختار سیستم های ردیابی می تواند به تغییرات عمده در روش های ردیابی مورد استفاده منجر شود، این روش ها از بسیاری جهات و اصول اولیه دارای اشتراکات فراوانی هستند. عمده تفاوت این روش ها در نحوه اجرای مراحل کلی می باشد. در این پایان نامه به طور کلی الگوریتم های مورد استفاده در سیستم های ردیابی اهداف را بر اساس استفاده از قابلیت پیش بینی[19] به دو دسته اصلی تقسیم می کنیم.  در ادامه به معرفی هر کدام از این دو دسته خواهیم پرداخت و مزایا و معایب آن ها را بیان می کنیم.

     

    1-1-2-1-          الگوریتم های فاقد خاصیت پیش بینی

    اساس کار این دسته از الگوریتم ها بر تطبیق[20] می باشد. به این معنی که با مشخص شدن ناحیه هدف در هر فریم و رسیدن فریم بعدی، ناحیه ای از فریم بعدی که بیش ترین شباهت را با ناحیه مذکور دارد به عنوان ناحیه هدف در فریم بعدی در نظر گرفته می شود. به عبارت دیگر اگر موقعیت هدف در فریم شماره k در دسترس بود، ناحیه ای به عنوان ناحیه هدف در این فریم نظر گرفته می شود. با رسیدن فریم k+1 ضمن جستجو در اطراف موقعیت قبلی هدف، سعی در یافتن ناحیه ای در فریم k+1 داریم که بیش ترین شباهت با ناحیه هدف در فریم k را داشته باشد. ملاک شباهت عموما کمینه خطای مجموع مربعات[21] در نظر گرفته می شود. به این ترتیب در این روش ها از اطلاعات مربوط به نحوه حرکت هدف استفاده زیادی نمی شود. به عبارت دیگر با توجه به جهت حرکت هدف، پیش بینی در مورد موقعیت آن در فریم آینده صورت نمی پذیرد.

    این الگوریتم ها عموما به خاطر حجم عملیات کم، دارای سرعت بسیار بالایی می باشند. ولی به دلیل این که معمولا از خصوصیات کلی[22] ناحیه هدف برای ایجاد تطبیق استفاده می کنند، در بعضی موقعیت ها دارای خطا نسبتا زیادی می باشند. همچنین با توجه به این که خصوصیات کلی در این روش ها مورد استفاده قرار می گیرد، دارای مقاومت بسیار کمی در برابر تغیرات شرایط هدف هستند.  با این حال با توجه به مزایای مذکور، روش های این دسته هنوز از محبوبیت بسیار زیادی  برخوردار می باشند. الگوریتم هایی مانند Mean Shift و CAM Shift[23] از معروف ترین مثال های این دسته از روش ها می باشند.

     

    1-1-2-2-          الگوریتم های دارای خاصیت پیش بینی

    در این دسته از روش ها از موقعیت هدف در فریم شماره k، برای ایجاد پیش بینی از موقعیت هدف در فریم k+1 استفاده می شود. به این ترتیب مکان حدودی هدف در فریم آینده مشخص بوده و جستجو برای یافتن بهترین ناحیه متناظر هدف، در ناحیه بسیار کوچک تری صورت می گیرد. البته لازم به ذکر است که محاسبه پیش بینی موقعیت هدف در فریم آینده باعث افزایش حجم محاسبات در این دسته از روش ها می شود. روش های متعددی برای پیش بینی موقعیت هدف در فریم آینده ایجاد شده که عمده آن ها مبتنی بر فیلتر های خانواده بیز[24] می باشند.

    الگوریتم های مبتنی بر فیلترهای بیزین عموما عملکرد مشابهی دارند. عملکرد کلی آن ها به این صورت است که در لحظه k موقعیت هدف در فریم k مشخص است. در این حال سیستم می تواند با توجه به نوع حرکت هدف پیش بینی از موقعیت هدف در لحظه k+1 داشته باشد. این پیش بینی بر اساس نوع حرکت و با در نظر گرفتن فرض های مختلف برای مدل سیستم ردیابی می باشد. با رسیدن فریم شماره k+1 سیستم با به دست آوردن موقعیت واقعی هدف، مقدار پیش بینی قبلی خود را اصلاح[25] می کند.

    روش های مذکور از نقطه نظر دقت، از کارایی بسیار بالایی برخوردار هستند. هر چند از نقطه نظر کاربردی از محبوبیت چندانی برخوردار نیستند. عمده ترین دلیل این امر نیز بالا بودن حجم عملیات مورد نیاز می باشد که باعث ایجاد محدودیت هایی در کاربرد این روش ها می باشد. الگوریتم های ردیابی مبتنی بر فیلتر کالمن[26] و یا فیلتر پارتیکل[27] مثال های معروفی برای این دسته از الگوریتم ها می باشد.

    همان گونه که پیش تر نیز ذکر کردیم، دسته بندی انجام شده بر اساس وجود و یا فقدان وجود خاصیت پیش بینی در روش ها صورت گرفته است. البته این به این معنا نیست که این دو دسته از روش ها همواره به صورت کاملا مجزا مورد استفاده قرار می گیرند. به عبارت دیگر گاهی ممکن است روش هایی به صورت ترکیبی از این دو دسته روش شکل بگیرند.  در این روش ها سعی بر آن است که در حد امکان از مزایای هر دو روش استفاده شود. به عنوان نمونه روش های ردیابی مبتنی بر تطبیق که دارای خاصیت پیش بینی نیز می باشند از این دسته به شمار می روند.  

     

    1-2-           تعریف مساله و مشکلات پیش رو

    موضوع این پایان نامه در مورد ردیابی اهداف چندگانه در تصاویر دوربین متحرک می باشد. همان گونه که در مقدمه نیز ذکر کردیم، منظور از اهداف چندگانه وجود بیش از یک هدف به طور هم زمان در هر فریم از تصویر است. چندگانه بودن اهداف  باعث به وجود آمدن چالش های جدی در ردیابی می شود که محوشدگی و قرار گرفتن اهداف در موقعیت مشابه از جمله مهم ترین آن ها می باشند.

    از طرفی نبودن فرض خاصی در مورد خصوصیات هدف و همچنین نداشتن هیچ اطلاعات قبلی در مورد هدف مساله را پیچیده تر می کند. به عبارت دیگر در یک تصویر به دست آمده از یک دوربین مرئی، هر جز از تصویر می تواند دارای حرکت باشد و بنابراین می تواند به عنوان هدف در نظر گرفته شود. در این موارد برای آشکارسازی اهداف ملزم به استفاده از روش های در طول فریم[28] هستیم. در این روش ها اهداف و اجسام متحرک تصویر تنها در صورتی قابل آشکارسازی هستند که دنباله ای از فریم ها را در اختیار داشته باشیم. در واقع با مقایسه فریم های متوالی و با توجه به جابجایی اجزا تصویر، اهداف قابل آشکارسازی می باشند. در نتیجه این مقایسه ها حجم محاسبات به طور قابل ملاحظه ای افزایش می یابد. همچنین زمان لازم برای رسیدن فریم های آینده باعث می شود که کارایی این دسته از روش های در کاربرد های برخط[29] تحت تاثیر قرار گیرد.

    علاوه بر این با توجه به عنوان پایان نامه می توان دریافت که دنباله تصاویر مربوط به یک دوربین می باشد. مساله اصلی در رابطه با این موضوع حرکت دوربین می باشد که باعث به وجود آمدن مشکلات عمده ای در ردیابی می گردد. این مشکلات عمدتا مربوط به ایجاد تمایز میان پیکسل های  مربوط به ناحیه هدف و پیکسل های مربوط به پس زمینه[30] است. همان گونه که می دانیم اگر هنگام فیلم برداری دوربین دارای حرکت باشد، تمام اجزا درون تصویر نیز دارای حرکت خواهند بود. در این موارد باید در مرحله اول به شناسایی حرکت جداگانه هرکدام از اجزا تصویر بپردازیم. سپس با بررسی هر حرکت باید تعیین کنیم که آیا حرکت متناظر هر جز تصویر، ناشی از حرکت دوربین می باشد و یا این که خود جسم به طور ذاتی دارای حرکت بوده است. نواحی که به واسطه حرکت دوربین دارای جابجایی بوده اند را می توان به عنوان نواحی پس زمینه و همچنین نواحی را که به طور ذاتی دارای حرکت بوده اند را می توان به عنوان کاندید برای ناحیه مربوط به اهداف در نظر گرفت

     

    [1]  Camera

    [2]  Computer Vision

    [3]  Surveillance Systems

    [4]  Detection

    [5]  Tracking

    [6]  Targets

    [7]  Candidate

    [8]  Visible Camera

    [9]  Infra-Red Camera

    [10]  Pre Information

    [11]  Intensity

    [12]  Calibration

    [13]  Camera Motion

    [14]  Template

    [15]  Occlusion

    [16]  Distraction

    [17]  Deformation

    [18]  Rigid

    [19]  Prediction

    [20]  Matching

    [21]  Minimum Mean Square Error

    [22]  Global Features

    [23]  Continuous Adaptive Mean Shift

    [24]  Bayes

    [25]  Correction

    [26]  Kalman Filter

    [27]  Particle Filter

    [28]  Intra Frame

    [29]  Online

    [30]  Background

    ABSTRACT

     

    MOVING OBJECTS TRACKING IN IMAGE SEQUENCES CAPTURED OF A MOVING CAMERA

     

     

     

     

     

     

    Visual object tracking is perceived as one of the most important subject in Computer Vision. The problem of the multi-object tracking in image sequences captured from a moving camera is evaluated in this thesis. To address the problem, two distinct methods are proposed. The first method is mainly based on Block Matching Algorithm (BMA) in which the target region and background are distinguish using classified motion vectors obtained from Motion Compensation. At the end, tracking is done by using Kalman Filter. According to the results, this approach can obtain a high level of accuracy for object detection in many situations. The second proposed method is particularly based on a well-known points matching algorithm which called SIFT. In this approach, finding target regions in consecutive frames is accomplished by applying match between the key-points of target region and target candidate region in the next frame. The Kalman Filter plays significant role in determining the target candidate region in the next frame. Since the target is evaluated locally, this approach can effectively handle a wide variety of situations such as occlusion. Figures and tables illustrate that mentioned method can outperform existing tracking techniques in terms of accuracy.

  • فهرست:

     

     

    صفحه

    عنوان

    فصل 1      مقدمه------------------------------------------------------------------  1

      مقدمه -------------------------------------------------------------------  2ساختار سیستم های ردیابی --------------------------------------------------- 3

    دوربین -----------------------------------------------------------------------   3

    هدف -------------------------------------------------------------------------  5 

    نحوه عملکرد سیستم های ردیابی -------------------------------------------- 6

    الگوریتم های فاقد خاصیت پیش بینی-----------------------------------------------   6

    الگوریتم های دارای خاصیت پیش بینی----------------------------------------------- 7

    تعریف مساله و مشکلات پیش رو ------------------------------------------------ 8

    نحوه حل مساله ------------------------------------------------------------ 10

    سر فصل ها --------------------------------------------------------------- 11

     

    فصل 2      مروری بر تحقیقات صورت گرفته ------------------------------------------- 14

    مقدمه ------------------------------------------------------------------- 15

    روش های مختص دوربین ثابت ----------------------------------------------- 15

    روش تفریق پس زمینه ----------------------------------------------------- 15

    روش های قابل استفاده در دوربین متحرک ------------------------------------- 17

    روش Mean Shift ------------------------------------------------------------ 17

    روش CAM Shift ------------------------------------------------------------ 20

    روش جریان بصری ------------------------------------------------------------- 21

     

     

    صفحه

    عنوان

    فصل 3      الگوریتم های ارائه شده به منظور آشکار سازی -------------------------------- 24

    مقدمه ------------------------------------------------------------------- 25

    الگوریتم پیشنهادی اول ----------------------------------------------------- 26جبران سازی حرکتی به وسیله الگوریتم های تطبیق بلوکی ------------------------- 26

    مفهوم الگوریتم تطبیق بلوکی ----------------------------------------------------- 27

    الگوریتم های جستجوی بلوک متناظر ---------------------------------------------- 29

    به دست آوردن ناحیه متحرک تصویر ----------------------------------------------- 33

    قطعه بندی تصویر به وسیله الگوریتم K-Means --------------------------------- 34

    نمودار جریان الگوریتم پیشنهادی اول ------------------------------------------ 37

    الگوریتم پیشنهادی دوم ----------------------------------------------------- 39

    ساختن فضای مقیاس ------------------------------------------------------ 41

    استفاده از تقریب LoG ------------------------------------------------- 44

    یافتن نقاط کلیدی در تصویر ------------------------------------------------- 46

    حذف نقاط کلیدی غیر موثر ------------------------------------------------- 47

    آشکارساز گوشه Harris ------------------------------------------------ 47

    حذف نقاط با تفکیک پذیری کم با استفاده از بسط تیلور ----------------------------- 51

    جهت دهی به نقاط کلیدی انتخاب شده ---------------------------------------- 53

    ایجاد خصیصه های SIFT --------------------------------------------------- 54

     

    فصل 4      ردیابی توسط فیلتر کالمن ------------------------------------------------ 56

    مقدمه ------------------------------------------------------------------- 57

    فیلتر کالمن -------------------------------------------------------------- 57

    نوع حرکت اهداف ---------------------------------------------------------- 61

    استفاده عملی از فیلتر کالمن ------------------------------------------------- 62

     

     

    صفحه

    عنوان

    فصل 5     شبیه سازی و مقایسه ----------------------------------------------------- 66

    مقدمه ------------------------------------------------------------------- 67

    دنباله فریم های مورد استفاده ------------------------------------------------ 68

    دنباله فریم اول --------------------------------------------------------------- 69

    دنباله فریم دوم --------------------------------------------------------------- 71

    دنباله فریم سوم --------------------------------------------------------------- 73

    دنباله فریم چهارم ------------------------------------------------------------- 75

    دنباله فریم پنجم -------------------------------------------------------------- 78

     

    فصل 6      نتایج و پیشنهادات ------------------------------------------------------ 82

    مقدمه ------------------------------------------------------------------- 83

    نتیجه گیری -------------------------------------------------------------- 83

    پیشنهادات --------------------------------------------------------------- 84

    فهرست منابع -------------------------------------------------------------------- 86

    منبع:

    فهرست منابع

     

    Wang, P. (2010, December). Moving Object Segmentation Algorithm Based on Edge Detection. In Computational Intelligence and Software Engineering (CiSE), 2010 International Conference on (pp. 1-4). IEEE.

    Saravanakumar, S., Vadivel, A., & Saneem Ahmed, C. G. (2010, December). Multiple human object tracking using background subtraction and shadow removal techniques. In Signal and Image Processing (ICSIP), 2010 International Conference on (pp. 79-84). IEEE.

    Zhao, C., & Reid, I. (2010). Mean-Shift Visual Tracking with NP-Windows Density Estimates. In proc. British Machine Vision Conference (BMVC).

    Chen, J., An, G., Zhang, S., & Wu, Z. (2010, March). A mean shift algorithm based on modified Parzen window for small target tracking. In Acoustics Speech and Signal Processing (ICASSP), 2010 IEEE International Conference on (pp. 1166-1169). IEEE.

    Zhao, J., Qiao, W., & Men, G. Z. (2009, July). An approach based on mean shift and kalman filter for target tracking under occlusion. In Machine Learning and Cybernetics, 2009 International Conference on (Vol. 4, pp. 2058-2062). IEEE.

    Chu, H., Ye, S., Guo, Q., & Liu, X. (2007, August). Object tracking algorithm based on camshift algorithm combinating with difference in frame. InAutomation and Logistics, 2007 IEEE International Conference on (pp. 51-55). IEEE.

    Wang, A., Li, J., & Lu, Z. Improved Camshift with adaptive searching window.International Journal of Soft Computing, 2012

    Li, D., Li, H., & Wei, X. (2010, October). Kalman filtering-based modified Cam-Shift vehicle tracking algorithm for highway traffic conditions. In Computer Application and System Modeling (ICCASM), 2010 International Conference on(Vol. 14, pp. V14-271). IEEE.

    Horn, B. K., & Schunck, B. G. (1981). Determining optical flow. Artificial intelligence, 17(1), 185-203.

    Lucas, B. D., & Kanade, T. (1981, August). An iterative image registration technique with an application to stereo vision. In IJCAI (Vol. 81, pp. 674-679).

    dos Santos Pinheiro, M. A. (2010). Multi-Object Tracking in Video Sequences(Doctoral dissertation, Universidade do Porto).

    Kesrarat, D., & Patanavijit, V. Tutorial of Motion Estimation Based on Horn-Schunk Optical Flow Algorithm in MATLAB®.

    Jung, Y. K., & Ho, Y. S. (2003, June). Active camera tracking system using affine motion compensation. In Visual Communications and Image Processing 2003 (pp. 1966-1973). International Society for Optics and Photonics.

    Chan, M. H., Yu, Y. B., & Constantinides, A. G. (1990, August). Variable size block matching motion compensation with applications to video coding. InCommunications, Speech and Vision, IEE Proceedings I (Vol. 137, No. 4, pp. 205-212). IET.

    Atrianfar, H., Atrianfar, M., & Atrianfar, H. (2008). Temporal Resolution Enhancement of Video Sequences Using Transform Domain. In IPCV (pp. 185-190).

    Ratnottar, J., Joshi, R., & Shrivastav, M. (2012, May). Review towards the Fast Block Matching Algorithms for Video Motion Estimation. In Communication Systems and Network Technologies (CSNT), 2012 International Conference on(pp. 153-156). IEEE.

    Lu, J., & Liou, M. L. (1997). A simple and efficient search algorithm for block-matching motion estimation. Circuits and Systems for Video Technology, IEEE Transactions on, 7(2), 429-433.

    Luo, Y., & Celenk, M. (2008, June). A hybrid block-matching approach to motion estimation with adaptive search area. In Systems, Signals and Image Processing, 2008. IWSSIP 2008. 15th International Conference on (pp. 85-88). IEEE.

    Gonzalez, R. C., Woods, R. E., & Eddins, S. L. (2009). Digital image processing using MATLAB (Vol. 2). Knoxville: Gatesmark Publishing.

    Adams, R., & Bischof, L. (1994). Seeded region growing. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 16(6), 641-647.

    Lowe, D. G. (2004). Distinctive image features from scale-invariant keypoints.International journal of computer vision, 60(2), 91-110.

    Vinukonda, P. (2011). A Study of the Scale-Invariant Feature Transform on a Parallel Pipeline (Doctoral dissertation, Louisiana State University).

    Babaryka, A. (2012). Recognition from collections of local features (Doctoral dissertation, KTH).

    Seo, N., & Schug, D. A. (2007). Image matching using scale invariant feature transform (SIFT). Final project report. University of Maryland, College Park, Maryland.

    Lee, H., Heo, P. G., Suk, J. Y., Yeou, B. Y., & Park, H. (2009). Scale-invariant object tracking method using strong corners in the scale domain. Optical Engineering, 48(1), 017204-017204.

    Matas, J., Chum, O., Urban, M., & Pajdla, T. (2004). Robust wide-baseline stereo from maximally stable extremal regions. Image and vision computing,22(10), 761-767.

    Harris, C., & Stephens, M. (1988, August). A combined corner and edge detector. In Alvey vision conference (Vol. 15, p. 50).

    Matthews, J. (2002). An introduction to edge detection: The sobel edge detector. Generation5: January, 27.

    Brown, M., & Lowe, D. G. (2002, September). Invariant Features from Interest Point Groups. In BMVC (No. s 1).

    Brown, M., Szeliski, R., & Winder, S. (2005, June). Multi-image matching using multi-scale oriented patches. In Computer Vision and Pattern Recognition, 2005. CVPR 2005. IEEE Computer Society Conference on (Vol. 1, pp. 510-517). IEEE.

    Cui, Y., Hasler, N., Thormählen, T., & Seidel, H. P. (2009). Scale invariant feature transform with irregular orientation histogram binning. In Image Analysis and Recognition (pp. 258-267). Springer Berlin Heidelberg.

    Mahler, R. P. (2007). Statistical multisource-multitarget information fusion (Vol. 685). Boston: Artech House.

    Li, X., Wang, K., Wang, W., & Li, Y. (2010, June). A multiple object tracking method using kalman filter. In Information and Automation (ICIA), 2010 IEEE International Conference on (pp. 1862-1866). IEEE.

    Cuevas, E. V., Zaldivar, D., & Rojas, R. (2005). Kalman filter for vision tracking. Freie Univ., Fachbereich Mathematik und Informatik.

    Wang, F. (2011). Particle Filters for Visual Tracking. In Advanced Research on Computer Science and Information Engineering (pp. 107-112). Springer Berlin Heidelberg.

    Wang, D., Zhang, Q., & Morris, J. (2012). Distributed Markov Chain Monte Carlo kernel based particle filtering for object tracking. Multimedia Tools and Applications, 56(2), 303-314.


موضوع پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , نمونه پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , جستجوی پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , فایل Word پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , دانلود پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , فایل PDF پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , تحقیق در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , مقاله در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , پروژه در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , پروپوزال در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , تز دکترا در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , تحقیقات دانشجویی درباره پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , مقالات دانشجویی درباره پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , پروژه درباره پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , گزارش سمینار در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , پروژه دانشجویی در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , تحقیق دانش آموزی در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , مقاله دانش آموزی در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک , رساله دکترا در مورد پایان نامه ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک

پایان­نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی برق (مخابرات-سیستم) چکیده ردیابی اشیاء متحرک چندگانه در تصاویر دوربین متحرک موضوع ردیابی اهداف یکی از مهمترین مسائل موجود در علم بینایی ماشین می باشد. مساله ردیابی اهداف چندگانه در تصاویر به دست آمده از دوربین متحرک در این پایان نامه مورد ارزیابی قرار گرفته است. برای حل کردن این مساله دو روش کلی در این پایان نامه ارائه شده است. روش اول ...

پایان­نامه کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر (M.Sc) چکیده: امروزه کنترل خودکار در سیستم های حمل و نقل به طور گسترده ای به کار می رود. دلایل متعددی برای بکارگیری این روش وجود دارد که اهم آن عبارتند از کاهش هزینه، قابلیت سبک تر ساختن وسایل، امنیت بیشتر سرنشینان و یا دور از خطر ماندن آنها. دو مورد آخر در سیستم هایی که قابلیت پرواز دارند بیشتر به چشم می خورد. در این پایان نامه یک ...

پایان­نامه ارشد جهت اخذ درجه کارشناسی ارشد چکیده بازشناسی چهره در زمینه­های بیومتریک، بینایی ماشین و تشخیص الگو بوده و دارای کاربرد گسترده­ای از جمله مسائل مربوط به سیستم­های امنیتی می­باشد. از آن­جا که عوامل مختلفی از جمله نحوه نورپردازی محیط، نویز، و ماتی تصویر در عملکرد روش‌های بازشناسی چهره کم و بیش تاثیرگذارند، لذا بررسی روش‌های رفع ماتی از تصاویر چهره مورد استفاده در ...

پایان­نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد رشته مهندسی کامپیوتر – هوش مصنوعی چکیده بخش­بندی تصویر یک فرآیند اساسی در بسیاری از کاربردهای پردازش­ تصویر و بینایی ماشین است که می­تواند به عنوان اولین مرحله پردازش سطح پایین در پردازش تصاویر دیجیتالی در نظر گرفته شود. بخش­بندی تصویر کاربردهای گوناگونی مانند پردازش تصاویر پزشکی، شناسایی چهره، سیستم­های کنترل ترافیک و غیره دارد. با توجه ...

مقدمه: طى دهه‌ی ۱۹۶۰، طراحى گرافیک به عنوان شیوه‌اى براى حل مشکلات ارتباطى و اطلاع‌رسانى مطرح شد و به همین ترتیب در رسانه‌هاى همگانى نیز به عنوان مُد مطرح شد. چیزى که با سلیقه‌ی به روز بودن و حتى پیشرفت مرتبط بود. اما تغییر در سبک آن حاصل چندمین عامل مؤثر مانند پیشرفت‌هاى فناورى در حوزه‌ی رسانه و نیز تحولات رایج در جامعه بود. و از آنجائى که تنها هنر بصرى نبود و کلام نیز در آن ...

پايان نامه براي دريافت درجه کارشناسي ارشد در رشته معماري گرايش معماري مهر  1393   چکيده : يکي از نيازهاي امروز ما داشتن فضايي براي آشنا شدن با فناوري هاي جديد معماري در دنيا

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد (M.A. ) گرایش: عمومی چکیده رابطه بین ویژگی های شخصیت و وابستگی به بازی های رایانه ای بر روی نمونه ای 400 نفری از دانشجویان (200 نفرد مرد و 200 نفر زن) آزموده شد. در مطالعه حاضر، فرض براین است که ابعاد پنجگانه شخصیت (روانرنجوری، برونگرایی، بازبودن، توافقجویی و وظیفه شناسی)، می توانند وابستگی به بازی های رایانه ای را پیش بینی کنند. برای ...

پایان نامه­ی تحصیلی در مقطع کارشناسی ارشد انیمیشن چکیده ارتباط نقاشی مدرن سده­ی بیستم و انیمیشن در این پژوهش از طریق بررسی تحولات سبک­های نقاشی مدرن و تجربیات نقاشان انیماتور با تمرکز بر رخدادهای نیمه­ی اول سده­ی بیستم، زمینه­ی لازم برای تحلیل ارتباط این دو شاخه­ی هنر فراهم آمده است. در تحلیل مورد نظر، بازتاب تحولات سیاسی/ اجتماعی در کار هنرمندان، بهره­گیری نقاشان از تجارب علمی ...

پایان نامه برای دریافت درجه کارشناسی ارشد رشته ارتباط تصویری چکیده پژوهش حاضر در چهار فصل به بررسی آثار پوستر های سینمای سه دهه ی اخیر ایران -1360 الی1390- می پردازد. طی یک دوره تحقیق کتابخانه ای مطالبی پیرامون شکل گیری و تولد سینما در جهان برای فصل اول انجام شد و در ادامه برای جمع آوری مطالب مطروحه در فصل دوم نیز همان تحقیق کتابخانه ای و گاهی تحقیق میدانی مورد استفاده قرار گرفت ...

پایان‌نامه دکتری در رشته مهندسی کامپیوتر (هوش مصنوعی) چکیده درک و استخراج اطلاعات از تصاویر و فیلم فصل مشترک اکثریت مسایل مربوط به بینایی ماشین است. یافتن قسمتهای اصلی و مفید یک فیلم و مدلسازی کنشهای بین این اجزا از اهداف اصلی آنالیز فیلم به شمار می‌رود. در دهه اخیر تشخیص فعالیت انسانی با استفاده از تصاویر ویدیویی به عنوان یک بحث چالش برانگیز در بینایی ماشین مطرح شده است. از ...

ثبت سفارش